Apertura del codice sorgente di MuJoCo

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Ad ottobre 2021, abbiamo annunciato di avere acquisito il simulatore fisico MuJoCo e di averlo reso disponibile gratuitamente per tutti a supporto della ricerca in tutto il mondo. Ci siamo anche impegnati a sviluppare e mantenere MuJoCo come un progetto gratuito, open source e guidato dalla comunità con funzionalità di prima classe. Oggi, siamo entusiasti di annunciare che la condivisione del codice sorgente è completa e l’intera base di codice è su GitHub!

Qui, spieghiamo perché MuJoCo è una piattaforma eccellente per la collaborazione open source e condividiamo un’anteprima della nostra roadmap per il futuro.

Una piattaforma per la collaborazione

I simulatori fisici sono strumenti fondamentali nella ricerca robotica moderna e spesso rientrano in queste due categorie:

1. Software commerciale chiuso e proprietario.
2. Software open source, spesso creato in ambito accademico.

La prima categoria è opaca per l’utente e, anche se talvolta gratuita da utilizzare, non può essere modificata ed è difficile da comprendere. La seconda categoria spesso ha una base di utenti più piccola e soffre quando i suoi sviluppatori e manutentori si laureano.

• Costruire una cultura di pionierismo responsabile
• Comprensione dinamica del linguaggio adattamento a nuove conoscenze nei modelli parametrici e semi-parametrici
• Kyrgyzstan a King’s Cross lo chef stellato che cucina codice

MuJoCo è uno dei pochi simulatori completi supportati da un’azienda consolidata e veramente open source. Come organizzazione orientata alla ricerca, consideriamo MuJoCo come una piattaforma per la collaborazione, in cui robotici ed ingegneri possono unirsi a noi per sviluppare uno dei migliori simulatori di robot al mondo.

Le caratteristiche che rendono MuJoCo particolarmente attrattivo per la collaborazione sono:

• Simulatore completo in grado di modellare meccanismi complessi.
• Codice leggibile, performante e portabile.
• Base di codice facilmente estensibile.
• Documentazione dettagliata: sia per l’utente che per i commenti nel codice.

Speriamo che colleghi nel mondo accademico e nella comunità OSS traggano vantaggio da questa piattaforma e contribuiscano al codice, migliorando la ricerca per tutti.

Prestazioni

Come libreria C senza allocazione di memoria dinamica, MuJoCo è molto veloce. Purtroppo, la velocità fisica grezza è stata storicamente ostacolata dagli wrapper Python, che rendevano non performanti le operazioni batched e multithread a causa della presenza del Global Interpreter Lock (GIL) e del codice non compilato. Nella nostra roadmap qui di seguito, affrontiamo questo problema per il futuro.

Per ora, vorremmo condividere alcuni risultati di benchmark per due modelli comuni. I risultati sono stati ottenuti su una macchina standard AMD Ryzen 9 5950X, con sistema operativo Windows 10.

Roadmap

Ecco la nostra roadmap a breve termine per MuJoCo:

• Sbloccare il potenziale di velocità di MuJoCo con simulazioni batched e multithread.
• Supportare scene più grandi con miglioramenti alla gestione interna della memoria.
• Nuovo compilatore incrementale con una migliore componibilità del modello.
• Supporto per un rendering migliore tramite integrazione con Unity.
• Supporto nativo per derivate fisiche, sia analitiche che a differenze finite.

Per saperne di più

Risorse utili su MuJoCo:

• Documentazione di MuJoCo
• Repository MuJoCo su GitHub
• Come contribuire

Non vediamo l’ora di ricevere i vostri contributi!